Giải mã sức mạnh của Mô hình ngôn ngữ lớn

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang trở thành xu hướng đột phá trong việc tự động hóa và tối ưu hóa quy trình tương tác khách hàng. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ giới thiệu với bạn về cách hoạt động của mô hình ngôn ngữ lớn, các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau, cùng với những ưu nhược điểm cần lưu ý khi ứng dụng công nghệ tiên tiến này.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến, được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản giống con người thông qua việc học sâu trên một lượng dữ liệu khổng lồ. Các mô hình này có khả năng phân tích ngữ pháp, cấu trúc câu và sắc thái của ngôn ngữ, từ đó giúp chúng có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên như dịch thuật, tóm tắt, phân tích cảm xúc và giao tiếp đàm thoại.

Trước đây, các mô hình mạng nơ-ron hồi quy (RNN) thường được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng chúng gặp khó khăn trong việc duy trì ngữ cảnh ở các chuỗi dữ liệu dài. Mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt là các mô hình dựa trên kiến trúc bộ chuyển hóa (Transformer), đã khắc phục nhược điểm này bằng cách xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu song song, giúp duy trì ngữ nghĩa tốt hơn và cải thiện tốc độ đào tạo.

LLM chủ yếu được xây dựng trên kiến trúc bộ chuyển hóa (Transformer), một loại mạng nơ-ron có khả năng tự tập trung, cho phép mô hình chú ý đến các phần quan trọng của chuỗi văn bản. Bộ chuyển hóa bao gồm hai thành phần chính: bộ mã hóa (Encoder) và bộ giải mã (Decoder).

Bộ mã hóa trích xuất các đặc trưng từ đầu vào, còn bộ giải mã sử dụng thông tin này để dự đoán hoặc tạo ra đầu ra. Quá trình tự tập trung cho phép bộ chuyển hóa xác định mối quan hệ giữa các từ, cụm từ trong văn bản, từ đó nắm bắt được ngữ nghĩa của ngôn ngữ một cách tốt hơn.

Điểm mạnh của bộ chuyển hóa là khả năng xử lý dữ liệu song song, không như RNN chỉ có thể xử lý tuần tự. Điều này giúp cải thiện đáng kể tốc độ và khả năng mở rộng của mô hình. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể bao gồm hàng trăm tỷ tham số và được đào tạo trên các nguồn dữ liệu khổng lồ như Common Crawl, với hơn 50 tỷ trang web và Wikipedia, với khoảng 57 triệu trang.

Một số LLM nổi bật hiện nay gồm:

• GPT-3 (OpenAI): Với 175 tỷ tham số, GPT-3 là một trong những LLM lớn nhất và mạnh mẽ nhất hiện nay. Nó có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ như tạo văn bản, trả lời câu hỏi và tạo mã lập trình.
• Claude 2 (Anthropic): Mặc dù số lượng tham số chính xác của Claude 2 chưa được công bố, mô hình này có khả năng nhận đầu vào lên đến 100.000 token, cho phép nó đọc và xử lý hàng trăm trang tài liệu kỹ thuật hoặc thậm chí toàn bộ cuốn sách.
• Jurassic-1 (AI21 Labs): Jurassic-1 là một trong những mô hình LLM lớn nhất hiện nay với 178 tỷ tham số. Nó có kho từ vựng token bao gồm 250.000 thành phần và có khả năng tạo ra văn bản rất tự nhiên, giống như con người.
• Command (Cohere): Mô hình Command của Cohere cũng là một LLM với khả năng hoạt động trên hơn 100 ngôn ngữ khác nhau.
• Paradigm (LightOn): Paradigm là một nền tảng cung cấp các mô hình LLM với những tính năng được công bố là vượt trội so với GPT-3.

>>> XEM THÊM: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như thế nào?

LLM học hỏi và hoạt động dựa trên một khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện mô hình trên hàng loạt văn bản từ các nguồn thông tin đa dạng như sách, bài viết, trang web và các tài liệu khác trên internet.

Trong quá trình huấn luyện, mô hình học các mối quan hệ thống kê giữa các từ, cụm từ và câu, cho phép nó nắm bắt ngữ pháp và cấu trúc ngôn ngữ để có thể phản hồi một cách logic và mạch lạc khi nhận được một đoạn văn mồi (Prompt).

Một yếu tố quan trọng trong cách thức hoạt động của LLM là phương pháp biểu diễn từ ngữ. Trước đây, các mô hình ngôn ngữ sử dụng cách biểu diễn mỗi từ bằng một bảng số cố định, nhưng phương pháp này gặp khó khăn trong việc nắm bắt mối quan hệ giữa các từ có nghĩa tương tự.

Để giải quyết vấn đề này, LLM sử dụng các véc-tơ đa chiều, còn được gọi là nhúng từ (Word Embeddings), để biểu diễn các từ. Nhờ vào cách biểu diễn này, các từ có nghĩa gần giống nhau hoặc có mối liên hệ ngữ cảnh sẽ được đặt gần nhau trong không gian véc-tơ. Điều này giúp mô hình không chỉ hiểu ngữ nghĩa của từng từ riêng lẻ mà còn hiểu mối quan hệ giữa chúng trong văn bản.

Với khả năng chắt lọc từ lượng dữ liệu khổng lồ, LLM có thể hiểu và trả lời các câu hỏi về nhiều chủ đề khác nhau, tạo ra văn bản theo nhiều phong cách và thực hiện các nhiệm vụ như dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản và trò chuyện. Sự linh hoạt và khả năng thích ứng của LLM là nhờ vào quá trình huấn luyện sâu rộng và cách nó xử lý thông tin từ dữ liệu văn bản một cách tự động và hiệu quả.

>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM: Hướng Dẫn Chuyển Văn Bản Thành Giọng Nói Bằng FPT.AI Voicemaker – FPT AI

Mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo như thế nào?

Quá trình đào tạo LLM bắt đầu bằng việc sử dụng một tập dữ liệu khổng lồ, bao gồm sách, trang web và các bài viết, để mô hình học các mối quan hệ thống kê giữa các từ. Mô hình được huấn luyện để dự đoán mã thông báo tiếp theo dựa trên mã thông báo đầu vào trước đó.

Quá trình này được thực hiện theo cách tự học, khi mô hình dần dần tối ưu hóa các tham số của nó để đạt được kết quả chính xác hơn. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là để mô hình có thể tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.

Sau khi hoàn thành quá trình huấn luyện ban đầu, LLM có thể được tinh chỉnh với một tập dữ liệu nhỏ hơn và có giám sát để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Quá trình tinh chỉnh này giúp mô hình điều chỉnh các tham số dựa trên các yêu cầu cụ thể của ứng dụng, từ đó cải thiện độ chính xác và hiệu suất của nó. LLM có thể học từ dữ liệu chưa được gắn nhãn hoặc từ một số ít ví dụ được cung cấp và sau đó áp dụng kiến thức này cho các nhiệm vụ mới.

Các mô hình như GPT-3 đã được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ và nhờ vào kiến trúc bộ chuyển hóa, chúng có thể học hỏi và ghi nhớ quy luật ngôn ngữ, tạo ra các phản hồi theo ngữ cảnh và mạch lạc. Sau khi được tinh chỉnh, LLM có thể phản hồi với độ chính xác cao hơn cho các yêu cầu đặc biệt trong các lĩnh vực cụ thể, như dịch thuật, tóm tắt văn bản hay tạo nội dung mới.

>>> XEM THÊM: Công nghệ OCR là gì? Cách OCR giúp MB Bank và Grab số hoá thành công

Các ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mang đến nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

• AI Chatbot và trợ lý AI: Cung cấp các phản hồi giống con người, hỗ trợ dịch vụ khách hàng và tương tác trực tiếp.
• Công cụ tìm kiếm: Giúp cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm bằng cách cung cấp câu trả lời trực tiếp và ngữ cảnh hơn.
• Chăm sóc sức khỏe: Hỗ trợ phân tích các chuỗi protein, phân tử, DNA và RNA trong nghiên cứu sinh học.
• Tạo mã: Chuyển đổi lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên thành mã lập trình, giúp tự động hóa việc phát triển phần mềm.
• Phân tích và phát hiện gian lận: Phân tích các giao dịch tài chính để phát hiện bất thường và bảo vệ người tiêu dùng.
• Tóm tắt và ghi chú tự động: Tạo bản ghi các cuộc họp quan trọng hoặc tóm tắt nội dung từ các cuộc gọi.
• Phân loại và sắp xếp văn bản: Phân loại ý kiến khách hàng, tìm kiếm tài liệu và sắp xếp dữ liệu văn bản dựa trên ngữ nghĩa.
• Hỗ trợ pháp lý: Diễn giải và sao chép tài liệu pháp lý, giúp tự động hóa một số quy trình trong ngành luật.

ChatGPT, dựa trên mô hình GPT-3, là một trong những ứng dụng điển hình và phổ biến nhất của LLM. Được phát triển bởi OpenAI, ChatGPT có khả năng trò chuyện với người dùng một cách tự nhiên và tương tác thông minh. Nó được sử dụng trong nhiều ngữ cảnh, từ hỗ trợ dịch vụ khách hàng, cung cấp thông tin, đến thực hiện các tác vụ như tóm tắt, dịch văn bản và tạo nội dung.

Điều đặc biệt về ChatGPT là nó có thể hiểu và tạo ra các phản hồi dựa trên ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, nhờ vào việc học từ khối lượng dữ liệu lớn. ChatGPT có thể được sử dụng không chỉ trong giao tiếp cá nhân mà còn trong doanh nghiệp để cải thiện trải nghiệm khách hàng, tự động hóa các câu trả lời thường gặp và hỗ trợ nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ phức tạp.

>>> XEM NGAY: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free

Ưu và nhược điểm cần biết khi ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn

Ưu và nhược điểm khi ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cần được cân nhắc kỹ lưỡng để tận dụng hết tiềm năng của công nghệ này. Dưới đây là một số điểm nổi bật:

Ưu điểm:

• Linh hoạt và đa năng: LLM có khả năng xử lý nhiều yêu cầu và nhiệm vụ khác nhau, từ phân tích dữ liệu đến trả lời các câu hỏi phức tạp.
• Tạo ra phản hồi có ngữ cảnh: Mô hình có thể cung cấp phản hồi chi tiết, phân tích sâu dựa trên ngữ cảnh của câu hỏi.
• Tự động hóa thông minh: LLM giúp tự động hóa nhiều công việc, tăng năng suất và hiệu quả.

Nhược điểm:

• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Kết quả của LLM phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đào tạo, dễ gây sai lệch nếu dữ liệu không chính xác.
• Quyền riêng tư và bảo mật: Sử dụng LLM có thể đặt ra rủi ro về bảo mật thông tin cá nhân.
• Chi phí và tài nguyên: Đào tạo và vận hành LLM đòi hỏi tài nguyên tính toán và chi phí cao.

Trong kỷ nguyên số hóa, các ứng dụng hỗ trợ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như chatbot, trợ lý ảo và công cụ phân tích cảm xúc đang dẫn dắt xu hướng tự động hóa tương tác khách hàng. FPT AI Engage là một ví dụ tiêu biểu, ứng dụng thành công LLM vào lĩnh vực tổng đài tự động, giúp các doanh nghiệp tự động hóa quy trình xử lý cuộc gọi và tương tác với khách hàng.

Tại Lễ trao giải AI Awards 2022 do VnExpress tổ chức, FPT AI Engage đã được vinh danh trong Top 5 dự án xuất sắc nhất. Giải pháp voicebot này được thiết kế để tự động hóa các cuộc gọi đi (Outbound calls), tiếp nhận các cuộc gọi đến (Inbound calls) và chuyển tiếp cuộc gọi thông minh (Smart IVR).

Nhờ khả năng nghe hiểu và tương tác tự nhiên với độ chính xác lên đến 92%, FPT AI Engage giúp xử lý hiệu quả các tác vụ đơn giản, giải đáp thắc mắc của khách hàng, đồng thời giảm tải cho tổng đài viên, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.

FPT AI Engage đã được các doanh nghiệp lớn như VIB, SeABank, FWD và HomeCredit Việt Nam tin tưởng sử dụng. Đặc biệt, HomeCredit Việt Nam với hơn 5 triệu cuộc gọi/tháng đã tiết kiệm 50% chi phí vận hành và nâng cao hiệu suất tổng đài viên lên đến 40% nhờ giải pháp này.

FPT AI Engage là bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa vận hành tổng đài và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Để tìm hiểu thêm về giải pháp ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn của FPT.AI hoặc nhận tư vấn chi tiết, vui lòng liên hệ hotline 1900 638 399 hoặc truy cập qua website.

>>> XEM THÊM:

• Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat
• Callbot là gì? Ưu điểm khi ứng dụng callbot trong công việc